Вакансии

Что делать: Участвовать в автоматизации источников данных для ML-моделей совместно с ML Engineer / Data Engineer, проводить end2end-разработку ML-моделей и доводить их до целевого решения.

О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.

Что делать: Обучать ML-модели ранжирования, исследовать возможные методы решения поставленной задачи, писать эффективный код на Java.

О компании: VK (200+ технологичных проектов) делает современные и быстрые интернет-сервисы, доступные каждому. Каждый день миллионы россиян общаются ВКонтакте и в Одноклассниках, слушают VK Музыку и смотрят VK Клипы, скачивают приложения в RuStore, создают и читают контент в Дзене, играют в игры на VK Play, продают вещи на Юле и становятся умнее со SkillBox и GeekBrains. Штаб-квартира расположена в Москве, также есть представительства в 14 городах по всему миру.

Что делать: Разрабатывать и улучшать ML-модели ранжирования в аукционе, проводить А/Б-эксперименты с моделями в высоконагруженной системе, оптимизировать производительность существующих алгоритмов.

О компании: VK (200+ технологичных проектов) делает современные и быстрые интернет-сервисы, доступные каждому. Каждый день миллионы россиян общаются ВКонтакте и в Одноклассниках, слушают VK Музыку и смотрят VK Клипы, скачивают приложения в RuStore, создают и читают контент в Дзене, играют в игры на VK Play, продают вещи на Юле и становятся умнее со SkillBox и GeekBrains. Штаб-квартира расположена в Москве, также есть представительства в 14 городах по всему миру.

Что делать: Координировать команду DE/DS для реализации end-to-end AI-сервисов и вывода их в промышленную эксплуатацию, дообучать LLM для развития навыка business judgement, повышать качество автопротоколирования встреч и разрабатывать AI-сервисы персонализированных рекомендаций для повышения эффективности руководителей.

О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.

Что делать: Разрабатывать ML-модели для точного определения «горячих» покупателей, избавлять пользователей от спама, применять LLM и NLP в речевой аналитике.

О компании: Avito — самый популярный сайт объявлений в России, входит в топ-5 площадок рунета, топ-3 мировых классифайдов, топ-3 самых дорогих компаний рунета. Каждый месяц на Авито бывает более 33 миллионов человек — это около четверти населения России.

Что делать: Разрабатывать и внедрять модели для определения тематики обращения пользователей, поддерживать и улучшать существующие модели и эвристики для различных классификаций обращений, анализировать эффективность решений как на исторических данных, так и в продакшене.

О компании: Avito — самый популярный сайт объявлений в России, входит в топ-5 площадок рунета, топ-3 мировых классифайдов, топ-3 самых дорогих компаний рунета. Каждый месяц на Авито бывает более 33 миллионов человек — это около четверти населения России.

Что делать: Проектировать и настраивать пайплайн извлечения сущностей и связей из данных, координировать работу команды DE/DS, разрабатывать стратегии построения и обновления knowledge graph для RAG-системы.

О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.

Что делать: Разрабатывать промпты для генерации, классификации и извлечения информации, проводить эксперименты с LLM, создавать пайплайны обработки документов.

О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.

Что делать: Сопровождать GPU-кластер, проектировать и развивать AI-инфраструктуру, обеспечивать соответствие требованиям надежности, безопасности и архитектуры при разработке AI-сервисов.

О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.

Что делать: Разрабатывать и внедрять ML-модели и AI-агентов, решать задачи NLP, создавать мультиагентные пайплайны на основе фреймворков для работы с LLM.

О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.

Что делать: Разрабатывать и развивать LLM-проекты в юридическом домене, проектировать и обучать агентов-экспертов, решающих задачи правового домена, исследовать и настраивать multi-agent orchestration.

О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.

Что делать: Разрабатывать и совершенствовать ИИ-агентов для решения юридических задач, формализовывать юридические процессы для их автоматизации, создавать и оптимизировать промпты для LLM-моделей.

О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.

Что делать: Работать с текстовыми данными в юридическом домене, подготавливать интерфейсы разметчика и верификатора на платформе краудсорсинга разметки данных TagMe, использовать API LLM при генерации синтетических данных.

О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.

Что делать: Разрабатывать решения на основе GigaChain, внедрять новые возможности GigaChat, участвовать в создании и развитии LLM GigaChat, проводить исследования и создавать прототипы и MVP AI-решений на базе LLM.

О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.

Что делать: Улучшать ML-модели ценообразования и внедрять новые фичи, исследовать различные подходы к моделированию эластичности спроса, встраивать свои наработки в инфраструктуру онлайн-инференса.

О компании: Яндекс Маркет — технологичный маркетплейс, где можно купить то, что хочется легко и с приятными плюшками. Входит в топ крупнейших маркетплейсов и является одним из важнейших направлений развития Яндекса на ближайшие несколько лет. У них мощная команда, амбициозные цели, много категорий и проектов.

Что делать: Собирать запросы и пожелания по промптам от команды ML-инженеров и аналитиков, проверять и отслеживать качество работы промпт-инженеров, систематизировать процесс хранения, версионирования и использования промптов.

О компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.

Что делать: Развивать компоненты ML-платформы, развивать Observability сервисов ML-платформы, реализовывать и сопровождать сервисы на Python.

О компании: Ozon Банк — это специальное подразделение Ozon, где тесно переплетается всё, что связано с финансами и IT. Они помогают покупателям экономить и вдумчиво относиться к собственным финансам, а для продавцов создают дополнительные точки роста бизнеса. Среди финансовых сервисов Ozon — банк, карта, программа лояльности, рассрочка, B2B-продукты для селлеров. Ozon Банк — один из ключевых активов Ozon и платформа для роста и экспансии на российском рынке.

Что делать: Проводить валидацию ML-моделей по нерозничному направлению, разрабатывать альтернативные модели в ходе валидации, развивать инструменты и методологию валидации.

О компании: Альфа-Банк — крупнейший независимый частный банк в России, лучший работодатель России по версии hh․ru и Хабр. 30 лет подряд занимает ведущие позиции в сегментах банковского бизнеса. У них более 550 тысяч корпоративных клиентов и более 16 млн. физлиц.

Что делать: Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты и доносить результат до команды, улучшать качество моделей в различных сценариях, ускорять работу моделей, применяя современные методы оптимизации и построения архитектуры.

О компании: Т-Банк — онлайн-экосистема, основанная на финансовых и лайфстайл-услугах. Клиентами Т‑Банка стали 50 млн человек по всей России.

Что делать: Развивать алгоритмы управления ставками и рекламные механизмы, предлагать гипотезы по развитию рекламных алгоритмов, проводить исследования по поиску методов улучшения качества алгоритмов.

О компании: Ozon — одна из крупнейших российских e-commerce компаний. Ежедневно обрабатываются несколько миллионов заказов, которые доставляются в 6500 населённых пунктов по всей России.